应用Bootstrap方法的空间相关性检验：数理证明与模拟分析

　　第1章 绪论
　　1.1 空间关系：空间相关性和空间异质性
　　1.2 空间经济计量模型
　　1.3 空间相关性检验方法
　　1.3.1 Moran’s I检验
　　1.3.2 空间误差相关检验
　　1.3.3 空间滞后相关检验
　　1.4 空间相关性检验方法的异同及面临的问题
　　1.5 本书结构
　　第2章 Bootstrap方法
　　2.1 Bootstrap，Jackknife和Monte Carlo方法的区别和联系
　　2.2 常见的Bootstrap方法
　　2.2.1 残差Bootstrap方法
　　2.2.2 参数Bootstrap方法
　　2.2.3 Wild Bootstrap方法
　　2.2.4 Pairs Bootstrap方法
　　2.2.5 Block Bootstrap方法
　　2.3 传统经济计量领域Bootstrap方法有效性研究
　　2.3.1 Bootstrap方法有效性数理推导的研究成果
　　2.3.2 Bootstrap方法有效性模拟分析的研究成果
　　2.3.3 Bootstrap方法有效性研究成果评价
　　2.4 本章小结
　　第3章 线性回归模型Bootstrap Moran检验有效性的数理证明
　　3.1 相关研究背景
　　3.2 模型假定
　　3.3 Bootstrap方法有效性推导
　　3.3.1 Moran’s I统计量分布函数的Edgeworth展开
　　3.3.2 Moran’s I统计量分布函数的渐近Edgeworth展开
　　3.3.3 Bootstrap Moran检验的渐近改进
　　3.3.4 Bootstrap Moran检验的有效性
　　3.4 本章小结
　　第4章 线性回归模型Bootstrap Moran检验有效性的模拟分析
　　4.1 线性回归模型Bootstrap Moran检验有效性研究思路
　　4.1.1 线性回归模型Bootstrap Moran检验思路
　　4.1.2 线性回归模型Bootstrap Moran检验的P值
　　4.1.3 线性回归模型Bootstrap Moran检验的水平扭曲
　　4.1.4 线性回归模型Bootstrap Moran检验的功效
　　4.2 Bootstrap Moran检验有效性的Monte Carlo实验设计
　　4.2.1 Monte Carlo实验参数设定
　　4.2.2 Monte Carlo实验步骤
　　4.2.3 Monte Carlo实验方案
　　4.3 Bootstrap Moran检验有效性的Monte Carlo实验结果与分析
　　4.3.1 正态误差情况下Bootstrap Moran检验的水平扭曲和功效
　　4.3.2 异方差误差情况下Bootstrap Moran检验的水平扭曲和功效
　　4.3.3 混合分布误差情况下Bootstrap Moran检验的水平扭曲和功效
　　4.4 本章小结
　　第5章 空间滞后模型中Moran’s工统计量的分布性质
　　5.1 空间滞后模型的估计
　　5.1.1 ML估计
　　5.1.2 2SLS估计 
　　5.1.3 GMM估计 
　　5.2 OLL-Moran检验的精确分布
　　5.3 OLL-Moran检验的渐近分布
　　5.3.1 数理证明
　　5.3.2 模拟分析
　　5.4 本章小结
　　第6章 空间滞后模型Bootstrap Moran检验有效性的数理证明
　　6.1 模型假定
　　6.2 Bootstrap Moran检验有效性推导
　　6.2.1 Moran’s I统计量分布函数的Edgeworth展开与渐近Edgeworth展开
　　6.2.2 Bootstrap Moran检验的渐近改进与有效性
　　6.3 本章小结
　　第7章 空间滞后模型Bootstrap Moran检验有效性的模拟分析
　　7.1 空间滞后模型Bootstrap Moran检验思路
　　……
　　第8章 空间经济计量模型检验有限样本性质研究总结
　　参考文献
　　附录

　　    《应用Bootstrap方法的空间相关性检验：数理证明与模拟分析》将基础理论研究与实际应用工具相结合，应用一种非参数方法一一Bootstrap方法解决空间经济计量分析中的空间相关性检验难题，《应用Bootstrap方法的空间相关性检验：数理证明与模拟分析》首先基于线性回归模型的0LS估计残差，利用Bootstrap方法构建空间相关性检验统计量，通过数理推导和模拟实验证明Bootstrap方法用于空间相关性检验的有效性；其次，基于空间滞后模型的GMM或2SLS估计残差，提出空间相关性检验统计量（OLL-Moran）的渐近分布和精确分布；最后，基于空间滞后模型的2SI，S估计残差，利用Bootstrap方法构建空间相关性检验统计量，通过数理推导和模拟实验证明Bootstrap方法用于空间相关性检验的有效性，《应用Bootstrap方法的空间相关性检验：数理证明与模拟分析》在Gauss软件中编写一系列Bootstrap方法和空间相关性检验程序，丰富了Gauss软件工具箱，《应用Bootstrap方法的空间相关性检验：数理证明与模拟分析》可供高等院校和科研机构的研究人员，尤其是经济计量、空间经济计量和经济金融领域的研究者使用。